멀티모달 AI 순위: 비전 언어 모델
LMArena Vision Arena 점수 순위입니다. 사용자가 이미지를 올리고 질문한 뒤 익명 두 모델의 답변에 투표합니다.
- 오픈 웨이트 1위
GLM-5.3-Flash1294Z.ai
- OCR(문자 인식) 1위
Claude Fable 5 (High)1337Anthropic
- 도표 이해 1위
Claude Fable 5 (High)1357Anthropic
2026년 10월 19일 게시된 LMArena Vision Arena 데이터에서 Anthropic의 Claude Fable 5 (High)이(가) 1325점(14,714표)으로 167개 모델 중 1위입니다.
전체 순위 · 종합
167개기본은 LMArena 점수 내림차순, ±는 95% 신뢰구간의 절반입니다. 항목 열은 해당 세부 순위 점수이며 –는 점수 없음입니다.
| # | 모델 | LMArena · 종합 | 항목별 점수 | 라이선스 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 점수↑ | 순위 | 투표 수 | OCR(문자 인식) | 도표 이해 | 숙제 | 이미지 캡션 | |||
| 1 | MPhi-3 Vision 128K InstructMicrosoft오픈 | 812±19 | 167 | 1,401 | – | – | – | – | MIT |
| 2 | MPhi-3.5 Vision InstructMicrosoft오픈 | 851±16 | 166 | 2,592 | – | – | – | – | MIT |
| 3 | OMiniCPM-V 2.6OpenBMB오픈 | 912±16 | 165 | 1,987 | – | – | – | – | Apache 2.0 |
| 4 | LLLaVA-OneVision Qwen2 72B OV오픈 | 923±18 | 164 | 1,321 | – | – | – | – | Apache 2.0 |
| 5 | 928±15 | 163 | 1,991 | – | – | – | – | CogVLM2 | |
| 6 | LLLaVA 1.6 34B오픈 | 936±12 | 162 | 4,531 | – | – | – | – | Apache 2.0 |
| 7 | Nnvila-internal-15b-v1NVIDIA오픈 | 940±20 | 161 | 1,077 | – | – | – | – | - |
| 8 | OInternVL2 4BOpenGVLab오픈 | 941±13 | 160 | 3,703 | – | – | – | – | MIT |
| 9 | 950±13 | 159 | 13,380 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 10 | 959±14 | 158 | 2,815 | – | – | – | – | Apache 2.0 | |
| 11 | 966±11 | 157 | 4,817 | – | – | – | – | Llama 3.2 | |
| 12 | 0Yi Vision01.AI | 978±18 | 156 | 1,219 | – | – | – | – | Proprietary |
| 13 | AAmazon Nova Pro 1.0Amazon | 980±14 | 155 | 2,335 | – | – | – | – | Proprietary |
| 14 | 984±11 | 154 | 12,314 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 15 | AAmazon Nova Lite 1.0Amazon | 990±15 | 152 | 1,854 | – | – | – | – | Proprietary |
| 16 | 990±11 | 153 | 5,766 | – | – | – | – | Apache 2.0 | |
| 17 | 996±22 | 151 | 847 | – | – | – | – | CC-BY-NC-4.0 | |
| 18 | 999±21 | 150 | 809 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 19 | 1000±9 | 149 | 8,682 | – | – | – | – | Llama 3.2 | |
| 20 | OInternVL2 26BOpenGVLab오픈 | 1005±13 | 148 | 5,148 | – | – | – | – | MIT |
| 21 | 1008±12 | 147 | 13,260 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 22 | 1009±10 | 146 | 7,511 | – | – | – | – | Apache 2.0 | |
| 23 | 1012±13 | 145 | 3,048 | – | – | – | – | Apache 2.0 | |
| 24 | 1023±10 | 144 | 15,565 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 25 | 1044±11 | 143 | 6,243 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 26 | SStep-1V 32KStepFun | 1046±17 | 142 | 1,534 | – | – | – | – | Proprietary |
| 27 | 1047±10 | 141 | 5,937 | – | – | – | – | Qwen | |
| 28 | 1058±16 | 140 | 1,422 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 29 | 1063±18 | 139 | 1,211 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 30 | 1065±12 | 138 | 3,376 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 31 | 1066±8 | 137 | 17,341 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 32 | 1081±20 | 136 | 1,190 | 1058 | 1072 | 1069 | – | Apache 2.0 | |
| 33 | 1088±12 | 135 | 16,734 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 34 | 1089±9 | 134 | 5,423 | – | – | – | – | MRL | |
| 35 | 1090±12 | 133 | 13,391 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 36 | 1093±16 | 132 | 1,398 | 1091 | 1077 | 1119 | – | Proprietary | |
| 37 | 1100±11 | 131 | 3,991 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 38 | 1107±11 | 130 | 3,768 | – | – | – | – | Qwen | |
| 39 | 1118±9 | 129 | 6,446 | 1117 | 1125 | 1148 | – | Llama | |
| 40 | 1120±10 | 128 | 21,624 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 41 | SStep-1o Vision 32K (High Res)StepFun | 1122±13 | 127 | 2,833 | – | – | – | – | Proprietary |
| 42 | 1126±8 | 126 | 10,374 | 1139 | 1134 | 1136 | – | Proprietary | |
| 43 | 1136±8 | 125 | 28,490 | 1132 | 1119 | 1158 | 1153 | Apache 2.0 | |
| 44 | 1137±9 | 124 | 23,273 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 45 | 1141±10 | 123 | 7,241 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 46 | 1142±9 | 121 | 10,843 | 1134 | 1125 | 1173 | 1059 | Apache 2.0 | |
| 47 | 1142±9 | 122 | 6,923 | 1143 | 1134 | 1164 | – | Llama 4 | |
| 48 | 1151±9 | 120 | 4,517 | 1157 | 1153 | 1206 | – | Proprietary | |
| 49 | 1152±15 | 119 | 1,490 | – | – | – | – | Apache 2.0 | |
| 50 | 1154±12 | 118 | 3,243 | 1151 | 1151 | 1163 | – | MIT | |
| 51 | 1157±8 | 117 | 10,793 | 1154 | 1155 | 1165 | 1094 | Proprietary | |
| 52 | 1158±7 | 116 | 10,135 | 1148 | 1149 | 1175 | 1130 | Proprietary | |
| 53 | 1159±11 | 115 | 3,928 | 1152 | 1141 | 1157 | – | Proprietary | |
| 54 | 1161±9 | 114 | 8,902 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 55 | 1164±14 | 113 | 2,455 | 1171 | 1182 | 1155 | – | MIT | |
| 56 | 1165±8 | 112 | 16,982 | 1156 | 1156 | 1160 | 1151 | Gemma | |
| 57 | 1168±11 | 111 | 3,694 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 58 | 1169±16 | 110 | 1,436 | 1181 | 1176 | 1192 | – | Proprietary | |
| 59 | 1172±6 | 109 | 41,611 | 1175 | 1175 | 1165 | 1145 | Proprietary | |
| 60 | 1175±14 | 108 | 1,806 | 1173 | 1178 | 1215 | – | Proprietary | |
| 61 | SStep-3StepFun오픈 | 1176±12 | 106 | 3,193 | 1168 | 1155 | 1183 | – | Apache 2.0 |
| 62 | 1176±13 | 107 | 2,172 | 1179 | 1177 | 1228 | – | Proprietary | |
| 63 | 1180±16 | 104 | 1,274 | 1167 | 1135 | – | – | Proprietary | |
| 64 | 1180±12 | 105 | 2,424 | 1176 | 1194 | 1241 | – | Proprietary | |
| 65 | 1181±7 | 103 | 40,201 | 1188 | 1182 | 1214 | 1174 | Proprietary | |
| 66 | SStep-1o Turbo (202506)StepFun | 1186±14 | 102 | 1,895 | 1177 | 1185 | 1155 | – | Proprietary |
| 67 | 1187±7 | 101 | 35,914 | 1188 | 1186 | 1190 | 1184 | Proprietary | |
| 68 | 1191±17 | 100 | 1,144 | 1197 | 1200 | – | – | Proprietary | |
| 69 | 1192±16 | 99 | 1,290 | 1197 | 1179 | 1197 | – | Proprietary | |
| 70 | 1194±7 | 98 | 41,316 | 1197 | 1197 | 1234 | 1204 | Proprietary | |
| 71 | 1195±12 | 97 | 2,925 | – | – | – | – | Proprietary | |
| 72 | 1196±6 | 96 | 25,624 | 1204 | 1210 | 1225 | – | Proprietary | |
| 73 | 1198±9 | 95 | 4,862 | 1203 | 1197 | 1215 | – | Proprietary | |
| 74 | 1201±7 | 94 | 13,368 | 1195 | 1210 | 1172 | – | Proprietary | |
| 75 | 1202±8 | 93 | 28,943 | 1199 | 1202 | 1210 | 1217 | Proprietary | |
| 76 | NNVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4)NVIDIA오픈 | 1205±13 | 92 | 2,509 | 1216 | 1223 | 1229 | – | OpenMDW-1.1 |
| 77 | 1207±12 | 91 | 2,387 | 1212 | 1214 | 1234 | – | Apache 2.0 | |
| 78 | 1208±7 | 90 | 34,445 | 1215 | 1227 | 1227 | 1204 | Proprietary | |
| 79 | 1210±7 | 88 | 40,998 | 1218 | 1215 | 1248 | 1207 | Proprietary | |
| 80 | 1210±7 | 89 | 30,173 | 1195 | 1204 | 1170 | 1245 | Proprietary | |
| 81 | 1213±12 | 87 | 3,170 | 1236 | 1268 | – | – | Proprietary | |
| 82 | 1214±7 | 86 | 45,567 | 1218 | 1220 | 1234 | 1210 | Proprietary | |
| 83 | 1216±11 | 85 | 3,662 | 1225 | 1245 | 1261 | – | Proprietary | |
| 84 | 1220±8 | 84 | 9,254 | 1228 | 1240 | 1216 | – | Apache 2.0 | |
| 85 | 1222±9 | 83 | 5,375 | 1233 | 1254 | 1230 | – | Modified MIT | |
| 86 | 1228±7 | 82 | 10,650 | 1238 | 1256 | 1253 | – | Proprietary | |
| 87 | 1229±6 | 80 | 27,901 | 1235 | 1241 | 1241 | – | Proprietary | |
| 88 | 1229±6 | 81 | 20,100 | 1233 | 1246 | 1258 | 1174 | Proprietary | |
| 89 | 1231±11 | 79 | 3,736 | 1241 | 1254 | 1309 | – | Proprietary | |
| 90 | 1232±7 | 78 | 39,894 | 1246 | 1252 | 1278 | 1212 | Proprietary | |
| 91 | 1235±5 | 76 | 60,087 | 1237 | 1245 | 1244 | 1277 | Proprietary | |
| 92 | 1235±8 | 77 | 10,801 | 1241 | 1244 | 1243 | 1165 | Proprietary | |
| 93 | TInkling-SmallThinking Machines오픈 | 1237±8 | 75 | 8,074 | 1243 | 1251 | 1257 | – | Apache 2.0 |
| 94 | 1240±6 | 73 | 27,657 | 1246 | 1242 | 1271 | 1259 | Proprietary | |
| 95 | 1240±11 | 74 | 3,221 | 1258 | 1270 | 1286 | – | Proprietary | |
| 96 | 1241±5 | 72 | 30,272 | 1246 | 1249 | 1256 | 1170 | Apache 2.0 | |
| 97 | 1243±5 | 71 | 23,400 | 1249 | 1255 | 1252 | 1224 | Proprietary | |
| 98 | 1244±7 | 70 | 13,236 | 1251 | 1249 | 1261 | – | Apache 2.0 | |
| 99 | 1245±6 | 69 | 25,734 | 1253 | 1266 | 1285 | – | Proprietary | |
| 100 | 1246±6 | 68 | 19,022 | 1257 | 1265 | 1276 | 1267 | Proprietary | |
| 101 | 1247±6 | 66 | 29,381 | 1256 | 1269 | 1262 | – | MIT | |
| 102 | 1247±7 | 67 | 12,724 | 1253 | 1255 | 1277 | 1281 | Apache 2.0 | |
| 103 | 1248±11 | 65 | 3,349 | 1250 | 1236 | 1253 | – | Proprietary | |
| 104 | 1250±9 | 63 | 7,590 | 1256 | 1273 | 1247 | – | Proprietary | |
| 105 | 1250±8 | 64 | 9,848 | 1255 | 1264 | 1272 | 1252 | Proprietary | |
| 106 | 1251±6 | 62 | 19,844 | 1259 | 1266 | 1268 | – | MiniMax Community License | |
| 107 | 1254±11 | 60 | 4,111 | 1259 | 1257 | 1264 | – | Modified MIT | |
| 108 | 1254±10 | 61 | 4,792 | 1255 | 1250 | 1283 | – | Proprietary | |
| 109 | 1256±11 | 59 | 3,618 | 1270 | 1276 | 1283 | – | MIT | |
| 110 | 1257±7 | 58 | 11,055 | 1264 | 1273 | 1282 | – | Proprietary | |
| 111 | 1259±6 | 57 | 24,532 | 1261 | 1261 | 1275 | – | Proprietary | |
| 112 | 1260±6 | 56 | 23,922 | 1268 | 1264 | 1293 | 1297 | Apache 2.0 | |
| 113 | 1262±5 | 54 | 32,657 | 1271 | 1277 | 1292 | 1230 | Apache 2.0 | |
| 114 | 1262±6 | 55 | 26,796 | 1266 | 1267 | 1269 | – | Proprietary | |
| 115 | 1263±5 | 51 | 88,755 | 1270 | 1274 | 1281 | 1304 | Proprietary | |
| 116 | 1263±8 | 52 | 7,261 | 1272 | 1285 | 1283 | – | Proprietary | |
| 117 | 1263±15 | 53 | 1,754 | 1270 | 1281 | 1264 | – | MIT | |
| 118 | 1264±5 | 50 | 42,757 | 1270 | 1286 | 1273 | 1264 | Proprietary | |
| 119 | SStep 5 PreviewStepFun | 1265±15 | 49 | 1,649 | 1282 | 1308 | 1265 | – | Proprietary |
| 120 | 1266±5 | 48 | 37,173 | 1272 | 1276 | 1298 | 1241 | Proprietary | |
| 121 | 1268±6 | 47 | 16,465 | 1275 | 1285 | 1286 | – | Proprietary | |
| 122 | 1269±8 | 44 | 7,614 | 1281 | 1285 | 1295 | – | Apache 2.0 | |
| 123 | 1269±8 | 45 | 9,238 | 1280 | 1284 | 1291 | – | Proprietary | |
| 124 | 1269±6 | 46 | 28,249 | 1276 | 1282 | 1297 | 1257 | Modified MIT | |
| 125 | 1271±7 | 43 | 11,842 | 1278 | 1295 | 1312 | – | Proprietary | |
| 126 | 1272±19 | 42 | 1,008 | 1284 | 1288 | – | – | Proprietary | |
| 127 | 1273±7 | 41 | 14,034 | 1288 | 1293 | 1311 | – | Proprietary | |
| 128 | 1274±7 | 40 | 10,972 | 1284 | 1289 | 1284 | – | Proprietary | |
| 129 | 1276±6 | 39 | 40,219 | 1282 | 1283 | 1310 | 1218 | Apache 2.0 | |
| 130 | 1278±7 | 37 | 14,212 | 1288 | 1292 | 1295 | – | Proprietary | |
| 131 | 1278±10 | 38 | 4,100 | 1282 | 1297 | 1307 | – | MIT | |
| 132 | 1280±10 | 36 | 4,012 | 1292 | 1297 | 1337 | – | Proprietary | |
| 133 | 1281±7 | 35 | 11,439 | 1290 | 1305 | 1305 | – | Proprietary | |
| 134 | 1282±7 | 34 | 16,368 | 1291 | 1298 | 1310 | – | Modified MIT | |
| 135 | 1283±6 | 33 | 27,408 | 1296 | 1306 | 1311 | – | Proprietary | |
| 136 | 1285±5 | 32 | 39,131 | 1291 | 1290 | 1313 | 1281 | Proprietary | |
| 137 | 1287±13 | 30 | 2,564 | 1297 | 1329 | 1331 | – | Proprietary | |
| 138 | 1287±7 | 31 | 12,599 | 1293 | 1304 | 1295 | – | Proprietary | |
| 139 | 1288±13 | 29 | 2,330 | 1289 | 1306 | 1356 | – | Proprietary | |
| 140 | 1289±6 | 28 | 18,800 | 1298 | 1302 | 1328 | – | Proprietary | |
| 141 | 1292±6 | 27 | 22,804 | 1299 | 1316 | 1309 | – | Proprietary | |
| 142 | 1293±6 | 25 | 27,067 | 1304 | 1317 | 1332 | – | Proprietary | |
| 143 | 1293±7 | 26 | 12,804 | 1301 | 1305 | 1287 | – | Proprietary | |
| 144 | 1294±6 | 23 | 18,303 | 1303 | 1315 | 1337 | – | Proprietary | |
| 145 | 1294±6 | 24 | 16,254 | 1299 | 1317 | 1318 | – | MIT | |
| 146 | 1296±5 | 22 | 47,114 | 1304 | 1311 | 1316 | 1345 | Proprietary | |
| 147 | 1297±6 | 21 | 28,781 | 1306 | 1325 | 1327 | – | Proprietary | |
| 148 | 1299±8 | 20 | 8,979 | 1312 | 1314 | 1314 | – | Proprietary | |
| 149 | 1302±10 | 19 | 4,897 | 1309 | 1318 | 1296 | – | Proprietary | |
| 150 | 1303±6 | 18 | 30,747 | 1312 | 1327 | 1336 | – | Proprietary | |
| 151 | 1304±14 | 17 | 1,948 | 1313 | 1317 | – | – | Proprietary | |
| 152 | 1305±7 | 16 | 13,623 | 1310 | 1301 | 1315 | 1325 | Proprietary | |
| 153 | 1306±7 | 14 | 14,061 | 1317 | 1323 | 1330 | – | Proprietary | |
| 154 | 1306±9 | 15 | 5,865 | 1307 | 1309 | 1299 | – | Proprietary | |
| 155 | 1308±9 | 12 | 5,392 | 1319 | 1330 | 1296 | – | Proprietary | |
| 156 | 1308±7 | 13 | 13,862 | 1312 | 1318 | 1321 | – | Proprietary | |
| 157 | 1312±6 | 11 | 26,841 | 1326 | 1340 | 1327 | – | Proprietary | |
| 158 | 1313±7 | 9 | 22,731 | 1320 | 1336 | 1337 | – | Proprietary | |
| 159 | 1313±7 | 10 | 9,957 | 1322 | 1323 | 1336 | – | Proprietary | |
| 160 | 1314±9 | 8 | 5,369 | 1322 | 1329 | 1320 | – | Proprietary | |
| 161 | 1315±10 | 7 | 4,645 | 1333 | 1345 | 1351 | – | Proprietary | |
| 162 | 1316±6 | 6 | 22,286 | 1326 | 1332 | 1337 | – | Proprietary | |
| 163 | 1317±7 | 5 | 23,139 | 1327 | 1336 | 1335 | – | Proprietary | |
| 164 | 1319±9 | 4 | 5,026 | 1327 | 1343 | 1345 | – | Proprietary | |
| 165 | 1320±7 | 3 | 17,743 | 1329 | 1348 | 1338 | – | Proprietary | |
| 166 | 1321±12 | 2 | 3,035 | 1326 | 1345 | 1362 | – | Proprietary | |
| 167 | 1325±7 | 1 | 14,714 | 1337 | 1357 | 1361 | – | Proprietary | |
점수: LMArena leaderboard-dataset(lmarena-ai, Hugging Face, CC-BY-4.0, vision 설정), 종합 게시일 2026년 10월 19일. 인용 시 출처를 밝혀 주세요.
데이터 출처와 산출 방법
- LMLMArena 리더보드 데이터셋(Hugging Face, CC-BY-4.0)
vision 설정, 2026년 10월 19일 게시, 종합 167개 모델.
- 점수는 같은 이미지 질문에 대한 익명 두 답변에 사람이 투표한 결과를 Bradley-Terry 모델로 추정한 Arena 점수입니다.
- 항목(OCR, 도표, 숙제, 캡션, 중국어/영어 등)은 프롬프트 유형별로 LMArena가 따로 계산한 순위이며 종합 점수의 분해가 아닙니다.
- 공개 데이터가 없는 항목(가격, 컨텍스트, 출시일 등)은 표시하지 않으며 빈칸은 –입니다. 추정하지 않습니다.
- 매일 자동 동기화. JSON API: /api/public/vision-leaderboard.php
이번 주 변화
데이터 축적 중: 1일 기록됨, 7일이 되면 주간 변화를 표시합니다
매일 한 번 자동 동기화하여 순위를 기록하며, 실제 스냅샷끼리만 비교하고 소급 채우지 않습니다.자주 묻는 질문
현재 가장 강한 비전 언어 모델은?
2026년 10월 19일 게시된 LMArena Vision Arena 데이터에서 Anthropic의 Claude Fable 5 (High)이(가) 1325점(14,714표)으로 167개 모델 중 1위입니다.
회사별 최고 비전 모델은?
종합 순위 회사별 1위: Anthropic Claude Fable 5 (High) (1325, #1), Google Gemini 3.8 Flash (High) (1315, #7), Alibaba Qwen3.8-Max (1313, #10), Meta Muse Spark 1.3 (Max) (1308, #12), OpenAI GPT-5.4 (High) (1303, #18).
OCR이 가장 뛰어난 모델은?
LMArena OCR 순위(123개 모델) 1위는 Claude Fable 5 (High), 1337점입니다.
가장 강한 오픈 웨이트 비전 모델은?
오픈 웨이트 모델 50개 중 1위는 GLM-5.3-Flash(1294점, MIT)입니다.
MMMU 같은 벤치마크와 무엇이 다른가요?
MMMU 등은 고정 문제의 자동 채점이고, 이 순위는 사용자 자신의 이미지·질문에 대한 블라인드 투표로 실제 사용 선호를 반영합니다. 서로 환산할 수 없습니다.